ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ, А ТАКЖЕ ИНСТРУМЕНТОВ ДЛЯ ИХ ВИЗУАЛИЗАЦИИ

Результатом каждого нажатия кнопки в интернете являются данные, и объём данных, которые производятся ежедневно, невероятно огромен. С ростом числа устройств, подключаемых к Интернету ежедневно, объём этих данных будет продолжать стремительно расти.

Попытка отслеживать данные стала важной задачей – особенно в условиях снижающихся цен на хранение данных и спроса на цифровые технологии, требующие данных.

Тем не менее, сейчас, как никогда ранее, овладение всеми этими данными и превращение их в осмысленные идеи является ключом к успеху любой организации. Правильное использование данных может дать явное конкурентное преимущество - во всем, от улучшения продукта, до новых потоков дохода, до новой эффективности и производительности.

Как сообщает MarketWatch [1], к 2022 году мировой рынок «больших» данных достигнет 118,52 млрд долларов, в сравнении с 23,56 млрд долларов в 2015 году. Поскольку нами производится множество данных, было бы неправильно не использовать их, потому большинство компаний в различных отраслях уже работают над этим. Например, благодаря полученным данным, компании в области электронной коммерции могут получить ценную информацию о предпочтениях потребителей и таким образом увеличить свои продажи. В условиях постоянно растущей конкуренции, чем больше компания знает о своём клиенте, тем лучше.

Эффективное использование данных является одной из главных причин того, что Amazon сегодня является одним из самых крупнейших брендов в области электронной коммерции. Amazon проводят аналитику данных для того чтобы предсказать, какие продукты покупатели чаще всего покупают. Более того, они используют данные клиентов, ради того, чтобы понять, в какое время дня клиенты покупают больше всего. Основываясь на этих данных, они могут соответствующим образом корректировать цены и получать больше продаж. На деле, в течение суток Amazon может изменять цену продукта по несколько раз [2]. Amazon отлично умеет превращать данные в конкурентное преимущество. В 2017 году их продажи выросли на 20% благодаря использованию «больших данных».

В отличие от Amazon, которые любят хранить данные о своих клиентах для себя, китайский гигант в области электронной коммерции Alibaba позволяет другим брендам использовать свои данные для улучшения своих продуктов и услуг [3]. У Alibaba есть колоссальная база данных, содержащая информацию о покупательском поведении и моделях покупок. Понимая это поведение, другие компании могут настраивать свои продукты и повышать качество обслуживания клиентов. Чтобы это произошло, Alibaba уже объединила усилия с несколькими компаниями, в том числе с мировым брендом напитков PepsiCo и компанией по производству игрушек Mattel.

Хоть и наличие большого количества данных не является чем-то плохим, обработка и организация огромных объемов информации - сложный процесс, требующий эффективных решений для управления данными. Например, eBay используют DataStax Enterprise для работы с данными [4]. Компания, имеющая более 170 миллионов клиентов, нуждается в эффективной системе обработки данных с большой скоростью. Благодаря платформе DataStax, которую они используют, eBay может прозрачно управлять как в режиме реального времени, так и аналитическими данными в одной базе данных. Платформа может хранить 250 терабайт данных и обрабатывать около 6 миллиардов операций записи и 5 миллиардов операций чтения в день.

Одним из способов быстрой обработки данных и принятия решений на их основе является использование средств визуализации данных. Изображения передаются лучше, чем слова. Это не является новым ни для кого из нас, причина кроется в том, что они представляют сложную информацию в упрощенном виде, чего нельзя сказать о сотнях строк документов.

Тоже самое происходит с инструментами визуализации «больших данных». Это помогает предприятиям, организациям и компаниям отображать данные в структурированном и упорядоченном формате, который не только легко интерпретируется, но и имеет смысл и восприимчив к принятию решений.

Такие процессы, как сбор и агрегирование данных, не являются достаточными. Данные становятся ценными только тогда, когда они хорошо интерпретируются. Для этого и существуют инструменты визуализации «больших данных», которые выходят за рамки графического представления чисел, корпоративных диаграмм и графиков. Они позволяют принимать решения, выявляя совпадения и закономерности с помощью передовых технологий.

Инструмент визуализации больших данных идентифицирует шаблоны, ограничивает шум и незначительные значения из данных для получения действенного понимания. Это помогает в принятии быстрых и эффективных решений.

Инструмент визуализации предоставляет данные в значимом формате, анализируя ранее записанные данные и прогнозируя будущие модели. Но эта информация имеет смысл только в том случае, если конечный пользователь может принимать необходимые решения на основе выявленных закономерностей и информации. Для этого инструменты визуализации имеют поддержку линий тренда, расширенной аналитики и других функций оценки метрик.

Выводы из анализа данных должны производиться в режиме реального времени. Небольшая задержка может испортить весь рабочий процесс и результат для пользователей. Если инструменту визуализации данных не хватает оперативности, он будет отвергнут пользователями. Есть сотни решений, которые должны быть приняты на основе полученных данных, и это может быть возможно только в том случае, если инструмент обладает такими функциями, как динамическая загрузка, динамическое редактирование, обновление, удаление и другие элементы управления оптимизацией данных. Отсутствие прямого доступа к памяти также может вылиться в недостаточную скорость реакции на изменения данных. Поэтому большинство инструментов визуализации имеет прямой доступ к памяти для быстрого получения результатов и ускорения сложного анализа данных.

Визуализация данных является ценной техникой для направления бизнеса в правильном направлении с использованием правильных ресурсов. Она снижает уровень шума в данных и дает только полезные шаблоны и значения, которые могут повлиять на бизнес.

В современном высококонкурентном мире нет пределов тому, сколько вариантов можно получить для конкретной вещи. То же самое и в случае с инструментами визуализации данных. Вариантов достаточно, но разница в том, насколько хорошо проводится аналитика требований и выборка подходящих инструментов в соответствии с потребностями. Но использование организацией инструменты самообслуживания для прогнозирования и планирования бизнес-результатов, позволяет пользователям на каждом уровне организации участвовать и понимать влияние действий, задач и целей, предназначенных для достижения надежных результатов.

Большие данные оказывают огромное влияние на современный бизнес. Независимо от типа бизнеса, понимание клиентов и их предпочтений имеет решающее значение для дальнейшего роста. А без надлежащего анализа данных это невозможно. Поскольку данные позволяют компаниям находить новые возможности и принимать более разумные решения, у тех, кто эффективно использует «большие данные», нет причин бояться своих конкурентов.

Список литературы:

1. Big Data Market 2018 Global Analysis, Industry Demand, Trends, Size, Opportunities, Forecast 2023 // MarketWatch [Электронный ресурс] – Режим доступа. – https://www.marketwatch.com/press-release/big-data-market-2018-global-analysis-industry-demand-trends-size-opportunities-forecast-2023-2018-08-31 (дата обращения: 18.01.2019)
2. How Amazon Uses Big Data to Generate Billions // ShoeMoney [Электронный ресурс] – Режим доступа. – https://www.shoemoney.com/2017/12/07/amazon-uses-big-data-generate-billions/ (дата обращения: 18.01.2019)
3. Here's How Alibaba Is Leveraging Its Data // Forbes [Электронный ресурс] – Режим доступа. – https://www.forbes.com/sites/greatspeculations/2017/05/16/heres-how-alibaba-is-leveraging-its-data/#683f63163292 (дата обращения: 19.01.2019)
4. eBay // DataStax [Электронный ресурс] – Режим доступа. – https://www.datastax.com/resources/casestudies/featured/ebay (дата обращения: 20.01.2019)